NVIDIA 580 & CUDA 13 & cuDNN 9.13 超全安装指南（Win11、Ubuntu、WSL2 最新版一次搞定）

二、Windows 11 安装步骤

1. 安装 NVIDIA 驱动：运行下载的驱动程序，选择“自定义安装”，确保勾选“GPU 驱动”和“PhysX”组件。重启电脑后，打开命令行输入 nvidia-smi 验证驱动版本。

2. CUDA 13配置：从 NVIDIA 开发者网站下载 CUDA 13 安装包，运行后选择“自定义”，取消其他组件，只保留 CUDA 工具包。安装完成后，设置环境变量：在系统变量中添加 CUDA_PATH 指向安装目录。

3. cuDNN 9.13部署：下载 cuDNN 9.13 库文件，解压后将 bin、include、lib 文件夹复制到 CUDA 安装目录。在命令行中运行 nvcc -V 和 set cudnn 验证安装。

三、Ubuntu 系统安装步骤

1. NVIDIA驱动安装：打开终端，运行 sudo apt update 更新包列表。使用 ubuntu-drivers devices 检测显卡，然后安装推荐驱动：sudo apt install nvidia-driver-580。重启后运行 nvidia-smi 检查。

2. CUDA 13配置：下载 CUDA 13 的 runfile 安装文件，在终端中运行 sudo sh cuda_13.0.1_linux.run，按提示操作。添加环境变量到 ~/.bashrc：export PATH=/usr/local/cuda-13/bin:$PATH。

3. cuDNN 9.13部署：下载 cuDNN 9.13 的 tar 包，解压后复制文件：sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-13/include/。运行测试程序验证 cuDNN 9.13部署成功。

四、WSL2 安装步骤

1. 在 Windows 11 中启用 WSL2：以管理员身份打开 PowerShell，运行 wsl --install 安装 Ubuntu 发行版。设置 WSL2 为默认版本：wsl --set-default-version 2。

2. WSL2深度学习环境配置：在 WSL2 中安装 NVIDIA 驱动，需先在 Windows 中安装 GPU 驱动支持。然后，在 Ubuntu 子系统中重复上述 Ubuntu 的 CUDA 13 和 cuDNN 9.13 安装步骤。使用 nvidia-smi 验证 GPU 访问。

五、踩坑提示与常见问题

- 驱动冲突：如果遇到黑屏，尝试在安全模式下卸载旧驱动，再安装新驱动。对于 CUDA 13配置，确保 gcc 版本兼容。

- 环境变量错误：在 Win11 和 Ubuntu 中，检查 PATH 变量是否包含 CUDA 路径。对于 WSL2深度学习环境，需在 Windows 中更新 GPU 驱动至最新版。

- cuDNN 验证失败：确保复制了正确的文件版本，并重启系统使更改生效。

六、总结

通过本指南，您可以在 Win11、Ubuntu 和 WSL2 中成功安装 NVIDIA 驱动、CUDA 13 和 cuDNN 9.13。这为深度学习项目提供了完整的 GPU 加速环境。如果遇到问题，参考官方文档或社区论坛。记得定期更新驱动以获取最佳性能。

本教程涵盖关键词：NVIDIA驱动安装、CUDA 13配置、cuDNN 9.13部署、WSL2深度学习环境，确保小白用户也能轻松上手。